各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團發展改革委、能源局，有關中央企業，有關行業協會：
為深入貫徹黨中央、國務院關于發展人工智能的決策部署，落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發〔2025〕11號）有關工作要求，搶抓人工智能發展重大戰略機遇，突出應用導向，加快推動人工智能與能源產業深度融合，支撐能源高質量發展和高水平安全，現提出如下意見。
一、總體要求
堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，全面貫徹習近平總書記關于推動人工智能與實體經濟深度融合、培育壯大智能產業的重要指示精神，以拓展人工智能與能源領域深度融合應用場景為重要依托，以提升能源領域人工智能創新應用技術水平為主攻方向，以推進智能算力與電力協同發展為必要支撐，以健全能源智能化發展的創新體系為關鍵保障，著力提升能源系統安全可靠與靈活高效運行能力，保障能源安全穩定供應和綠色低碳轉型，加快培育新質生產力，為新型能源體系建設提供有力支撐。
到2027年，能源與人工智能融合創新體系初步構建，算力與電力協同發展根基不斷夯實，人工智能賦能能源核心技術取得顯著突破，應用更加廣泛深入。推動五個以上專業大模型在電網、發電、煤炭、油氣等行業深度應用，挖掘十個以上可復制、易推廣、有競爭力的重點示范項目，探索百個典型應用場景賦能路徑，培育一批能源行業人工智能技術應用研發創新平臺，制定完善百項技術標準，培養一批能源與人工智能復合型人才，探索建立能源領域人工智能技術研發應用金融支撐體系，形成符合我國國情的能源領域人工智能技術創新發展模式，能源領域智能化成效初顯。
到2030年，能源領域人工智能專用技術與應用總體達到世界領先水平。算力電力協同機制進一步完善，建立綠色、經濟、安全、高效的算力用能模式。能源與人工智能融合的理論與技術創新取得明顯成效，能源領域人工智能技術實現跨領域、跨行業、跨業務場景賦能，在電力智能調控、能源資源智能勘探、新能源智能預測等方向取得突破，具身智能、科學智能等在關鍵場景實現落地應用。形成一批全球領先的“人工智能+”能源相關研發創新平臺和復合人才培養基地，建成更加完善的政策體系，持續引導“人工智能+”能源高效、健康、有序創新，為能源高質量發展奠定堅實基礎。
二、加快能源應用場景賦能
（一）人工智能+電網。圍繞新型電力系統下的電網安全、新能源消納、運行效率等要求，開展電力供需預測、電網智能診斷分析、規劃方案智能生成等電網規劃設計應用，加強電網工程智慧建設管理；推進電網多尺度智能仿真分析，探索人工智能模型在電網智能輔助決策和調度控制方面的應用，提升電力系統源網荷儲全要素安全可靠低碳運行水平；穩步提高輸變電等關鍵裝備研制智能化水平；推動電力設備故障預測性維護，打造具備自主感知、決策、執行能力的電力設備健康管理智能體，提升設備精益化管理水平；推動營配調智能一體化應用，構建電網運營服務智能支撐體系，提升電力客戶全過程智能服務水平；促進人工智能技術融入電力應急體系和能力建設，提升電力系統防災減災救災智能化水平。
（二）人工智能+能源新業態。圍繞能源保供和綠色低碳轉型需求，推進人工智能技術在虛擬電廠（含負荷聚合商）、分布式儲能、電動汽車車網互動等靈活性調節資源中的應用，提升負荷側群控優化和動態響應能力；加強人工智能技術在新型儲能與電力系統協同優化調度以及全生命周期安全中的應用，推動可再生能源制氫生產工藝智能尋優。強化人工智能技術賦能能源生產過程中的節能和碳排放管理，提升多能互補綜合能源系統電、熱、冷、氣聯供的綜合能效和降碳水平。推動人工智能在零碳園區、智能微電網、算電協同中的應用，提升源網荷儲一體化智能運行水平，促進新能源就地消納。
（三）人工智能+新能源。針對新能源出力波動性與間歇性的問題，加快在高精度功率預測、電力市場、場站智慧運營、新能源規劃、項目后評價等方向的人工智能應用，持續推動新能源關鍵材料及產品不斷迭代和創新，推動復雜場景及轉折性天氣下功率預測大模型在更小尺度、更高精準度方向發展，支撐廣域新能源資源協同優化，促進偏遠地區新能源場站智能運維發展，打造“氣象預測+功率預測+智慧交易+智能運維”一體化新能源智能生產模式，全力支撐新能源穩定供給。
（四）人工智能+水電。聚焦高海拔高寒地區水電工程智能化建設與流域水電站群智慧調度運營，推進人工智能技術在水電工程建設中的應用，提升水電工程智能化設計施工管理水平；推進人工智能技術與傳統水文模型、氣象模型、大規模水庫調度技術融合，提升氣象、水文雙向耦合預測精度，開展調度決策優化智能應用建設；推動知識圖譜、大模型、智能體等技術融入新一代水電智慧運營大腦，在水電站智慧運維與精益檢修、智能大壩態勢感知與智慧管理等重點領域形成智能化解決方案。
（五）人工智能+火電。圍繞火電清潔降碳、安全可靠、高效調節、智能運行的發展方向，在燃料管控、生產運行優化與智能控制、設備全生命周期管理等業務場景，協同開展人工智能賦能及技術創新。加快火電數字化設計建造和智能化升級，推動火電運行控制系統智能化發展和應用，提升火電關鍵裝備全生命周期智能監測及健康管理能力，助力火電支撐保障能力進一步提升。
（六）人工智能+核電。圍繞核電安全發展，構建核電安全預警、電站運行事件智能溯源分析、應急響應的智能輔助支持系統，開展核工業特種運維機器人技術攻關，持續推動核電系統的自動啟停等技術升級演進，探索人工智能技術助力離子體預測控制、可控核聚變等技術路徑，推動核電行業向數據驅動、模型牽引、智能管控的新模式穩步轉型。
（七）人工智能+煤炭。聚焦地質勘探、煤礦采掘（剝）、煤炭洗選、生產調度、安全管控、設備管理等典型場景，穩定獲取復雜地質、多工況以及多時空協同條件下的各種工況數據，融合應用智能模型，實現生產過程智能控制與自主決策，助力少人無人化作業常態化運行，穩步推進減人、增安、提效，進一步夯實煤炭在能源安全中的兜底保障作用。
（八）人工智能+油氣。聚焦跨專業協同研究、現場作業操控、生產運行管控等方向，推動勘探地質目標智能評價、開發方案智能優化、鉆井壓裂等作業參數智能調整、煉化裝置智能運行、管網運行實時仿真，加快智能鉆機、機器人、無人機、智能感知系統等智能生產技術裝備的研發與應用，推動生產現場等全過程智能聯動與自動優化，推動油氣產業鏈智能化升級建設。
三、加大關鍵技術供給
聚焦能源領域數據孤島化、算力碎片化、算法黑盒化、算力高耗能等技術瓶頸，推動開展適用能源領域的數據、算力、算法等共性關鍵技術攻關。
（一）夯實數據基礎。針對能源領域高質量數據集構建和數據安全需求，推動數據智能標注、智能增強、數據合成等技術應用，推進能源數據分類分級技術、隱私計算技術以及智能數據動態加密和跨域可信溯源等技術研發，優化數據分享機制，加快形成能源領域高質量數據集，確保能源數據全流程安全可靠。
（二）強化算力支撐。針對能源領域租建結合模式下的多元異構算力融合利用需求，開展多元異構算力統一調度、任務智能編排、存算網一體化融合、算力池化等關鍵技術攻關，提升智算服務水平。持續開展能源算力需求監測，統籌規劃算力、電力和通信網絡資源，構建算力、電力深度融合的算電協同發展機制，不斷提高算力中心綠電比例。
（三）提升模型基礎能力。針對能源領域對于模型安全性和可解釋性的需求，推動模型算法、應用系統等安全能力建設，加大多智能體協同、可解釋性、模型輕量化推理等技術的研究，持續深化機器視覺、多模態、時序預測等人工智能關鍵技術在能源領域的應用研究，推動人工智能與能源領域軟件深度融合。針對人工智能計算耗能問題，加快突破人工智能綠色低碳技術瓶頸，研究柔性直流供電、模塊化小型堆等能源供給技術，鼓勵數據中心液冷技術、廢熱回收、備電集約化等高效能源綜合利用技術的應用。
四、保障措施
（一）強化組織實施。各地方能源主管部門和相關中央企業要根據意見要求，建立健全工作機制，統籌銜接好相關規劃，結合實際加快推動本地區、本單位“人工智能+”能源的發展，做好各項要素保障，探索構建安全治理體系，形成上下聯動、層層落實、安全發展的工作格局，加快推進人工智能在能源領域融合應用的技術研發、示范試驗、推廣應用等工作。
（二）推動協同創新。圍繞能源領域人工智能融合創新應用關鍵共性技術和配套專用技術，推動建設一批行業研發創新平臺。鼓勵企業牽頭聯合科研機構、高校、社會服務機構等單位，建設以技術創新融合應用為目標的跨領域、跨學科的“人工智能+”能源創新聯盟，深化產學研用合作，構建開放協同、共創共享的能源智能化創新生態體系。
（三）加強標準規范建設。在深入總結應用示范實踐的基礎上，加快編制能源數據治理、多元異構算力融合、典型場景設計等一批技術標準規范，推動能源領域人工智能標準體系建設，探索建立人工智能應用評估指標體系和行業級人工智能應用標準測試平臺，提升能源領域人工智能技術安全應用水平。鼓勵能源企業主導制定國際標準，以技術標準“走出去”帶動人工智能技術和產品在海外能源市場推廣應用。
（四）開展試點示范。組織開展能源領域人工智能應用試點示范，遴選一批可復制、易推廣的場景和企業標桿應用。鼓勵開展能源和交通融合、油氣和新能源融合等跨領域、跨行業典型場景示范。能源領域人工智能應用相關技術裝備優先納入能源領域首臺（套）重大技術裝備支持范圍。支持具備條件的地區和企業，因地制宜開展能源領域各類人工智能應用試點示范，在技術創新、商業模式、發展業態、體制機制等方面深入探索、先行先試。
（五）加大支持力度。充分發揮中央財政資金帶動作用，依托能源領域、人工智能領域國家科技重大專項和重點研發計劃等科技專項，有序推動能源領域人工智能技術應用創新。發揮多層次資本市場支持科技創新關鍵樞紐作用，引導社會資本參與人工智能科技項目實施和成果轉化應用。
（六）完善人才培育生態。鼓勵能源企業與高等院校、科研院所共建“人工智能+”能源人才培養基地，以行業需求為導向設計跨學科課程體系，重點培養具備能源系統知識、人工智能算法應用能力的復合型人才，通過產教協同增加復合型人才供給。
國家發展改革委
國家能源局
2025年9月4日
